快手现在还没开是不是没了

ks鸽子链感觉特别有意思，我和a，b三位同学秋招是同一部门。a实习转正，我和b是秋招泡池子，没有意向。a开了ssp，a拒了第二天，和我谈薪，开了sp，我拒了，然后过两天和b谈薪，b开的大白菜，鸽子链就和食物链一样，还有能量损失，越开越小。

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【实习】大模型强化学习基建与算法研发实习生📍 地点： [北京/上海/深圳] ⏱️ 形式： 实习（建议至少 3-6 个月）岗位职责 (Responsibilities)作为大模型基建团队的核心成员，你将参与最前沿的多模态大模型（VLM）后训练体系建设。你将直面大规模强化学习训练中的算法与系统挑战，核心职责包括：多模态工具调用能力建设： 负责多模态模型在 Tool Use / Function Calling 场景下的后训练（Post-training）流程搭建与优化，通过 SFT 及 RL 提升模型对复杂工具的理解与调用准确率。强化学习算法优化： 深入研究并改进主流对齐算法，针对多模态数据特性设计强化学习算法策略，解决奖励稀疏与训练不稳定问题。训练系统基建与性能调优： 参与大规模分布式强化学习训练框架的研发与维护，负责显存优化、通信优化及流水线并行策略调优，提升训练吞吐量与稳定性。前沿技术探索： 跟踪大模型多模态推理的最新论文，并将前沿算法快速复现并落地到内部基建中。任职要求 (Qualifications)学历背景： 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士或博士在读，具有扎实的机器学习/深度学习理论基础。代码能力： 精通 Python 编程，熟练使用 PyTorch，具有优秀的代码风格和工程实现能力。算法基础：深入理解 Transformer 架构及 LLM/VLM 基本原理。熟悉强化学习基本理论，理解强化学习算法细节。加分项 (Preferred Qualifications)：工具调用经验： 有 LLM Tool Learning、Agent 或 ReAct 相关的实战经验。基建经验： 熟悉 DeepSpeed, Megatron-LM, vLLM, Ray 等分布式训练/推理框架源码，或有 CUDA 算子优化经验。多模态经验： 熟悉 LLaVA, Qwen-VL 等多模态模型架构。开源/学术： 在顶级会议发表过论文，或在 Hugging Face / GitHub 有高 Star 开源项目贡献。